import torch
from torch.utils.data import Dataset,DataLoader 
import  torchvision.transforms as transforms

#定义图像预处理
transform=transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5,),(0.5,))#标准化
])

#加载数据训练集
train_dataset=torch.vision.dataset.MNIST(
    root='./data',
    train=True,
    transform=transform,
    download=True
)

#使用DataLoader加载数据
train_loader=DataLoader(train_dataset,batch_size=32,shuffle=True)

#查看一个批次的数据
data_iter=iter(train_loader)
images,labels=next(data_iter)
print(f'批次图像的大小：{images.shape}')#输出形状为[batch_size,1,28,28]
print(f'批次标签：{labels}')